(57)【要約】【課題】本発明は、負荷を抑えつつ、正確な負荷情報を効率的に収集できる負荷情報収集装置を提供する。【解決手段】負荷情報収集装置１は、負荷情報を記憶する記憶手段２０と、第１の収集周期候補を算出する第１の収集周期候補算出手段３２と、第１の収集周期を決定する第１の収集周期決定手段３３と、第２の収集周期候補を算出する第２の収集周期候補算出手段３５と、次回の収集周期範囲を算出する次回の収集周期算出手段３６と、次回の収集周期範囲の最大周期に、負荷情報を収集する負荷情報収集手段３７とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上に存在するネットワーク機器の負荷を示す負荷情報を収集する負荷情報収集装置において、
前記ネットワーク機器から収集する前記負荷情報の種類を示す収集項目毎に、前記収集項目の測定値と、前記測定値を収集した日時を示す収集日時とを含む前記負荷情報を記憶する記憶手段と、
前記収集項目毎に、収集した前記負荷情報から全ての前記収集日時における最適な収集周期を示す第１の収集周期候補を算出し、前記収集日時と当該収集日時の次に前記測定値を収集した日時を示す次の収集日時との差である収集周期実績を算出し、前記第１の収集周期候補と前記収集周期実績との差に対する前記収集周期実績の比である範囲値とを算出し、前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを前記負荷情報に付加する第１の収集周期候補算出手段と、
前記第１の収集周期候補算出手段が付加した負荷情報から、現在の日付よりも前の収集日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを読み出して、当該第１の収集周期候補を第１の収集周期とする第１の収集周期決定手段と、
前記収集項目毎に、前記負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する第２の収集周期候補算出手段と、
前記収集項目毎に、前記第１の収集周期と前記第２の収集周期候補とのうちの周期が短い一方を次回の収集周期として判定し、当該次回の収集周期と、前記第１の収集周期決定手段が読み出した範囲値に当該次回の収集周期を乗じた値を当該次回の収集周期に加算した値とのうちの小さい方を最小周期とし、かつ、大きい方を最大周期とする次回の収集周期範囲を算出する次回の収集周期算出手段と、
一の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲の前記最大周期に、前記一の収集項目より後に収集する他の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲が重なる場合、当該最大周期に前記一の収集項目と前記他の収集項目との前記測定値をあわせて収集し、前記他の収集項目における前記次回の収集周期範囲が重ならない場合、当該最大周期に前記一の収集項目の前記測定値を収集する負荷情報収集手段と、を備えることを特徴とする負荷情報収集装置。
【請求項２】
前記第１の収集周期候補算出手段は、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、前記収集日時から前記次の収集日時までの前記グラフの傾きの絶対値を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が大きいほど短い周期の前記第１の収集周期候補を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が小さいほど長い周期の前記第１の収集周期候補を算出することを特徴とする請求項１に記載の負荷情報収集装置。
【請求項３】
前記第１の収集周期候補算出手段は、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記次の収集日時までに含まれる変曲点の数を算出し、前記変曲点の数が多いほど短い周期の前記第１の収集周期候補を算出し、前記変曲点の数が少ないほど長い周期の前記第１の収集周期候補を算出することを特徴とする請求項１に記載の負荷情報収集装置。
【請求項４】
前記第１の収集周期候補算出手段は、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記次の収集日時までの前記測定値を離散フーリエ変換して前記測定値の周波数成分を算出し、前記周波数成分毎に周期を算出して当該周期のうちの最短の周期を前記第１の収集周期候補とすることを特徴とする請求項１に記載の負荷情報収集装置。
【請求項５】
前記第２の収集周期候補算出手段は、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、前記収集日時から当該収集日時の前に前記測定値を収集した日時を示す前の収集日時までの前記グラフの傾きの絶対値を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が大きいほど短い周期の前記第２の収集周期候補を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が小さいほど長い周期の前記第２の収集周期候補を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の負荷情報収集装置。
【請求項６】
前記第２の収集周期候補算出手段は、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記収集日時までに含まれる変曲点の数を算出し、前記変曲点の数が多いほど短い周期の前記第２の収集周期候補を算出し、前記変曲点の数が少ないほど長い周期の前記第２の収集周期候補を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の負荷情報収集装置。
【請求項７】
前記第２の収集周期候補算出手段は、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記収集日時までの前記測定値を離散フーリエ変換して前記測定値の周波数成分を算出し、前記周波数成分毎に周期を算出して当該周期のうちの最短の周期を前記第２の収集周期候補とすることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の負荷情報収集装置。
【請求項８】
前記第１の収集周期決定手段は、前記第１の収集周期候補算出手段が付加した負荷情報から、現在の日付に対して前週以前の同曜日の収集日時又は前回の祝日の収集日時で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを読み出すことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の負荷情報収集装置。
【請求項９】
前記記憶手段は、前記負荷情報に含まれる１以上の前記収集項目の測定値の閾値と、当該１以上の収集項目以外の収集項目の収集周期範囲の延長率とを有する相関情報を記憶し、
前記次回の収集周期算出手段は、前記１以上の収集項目の測定値が当該１以上の収集項目の測定値の閾値以下の場合、前記１以上の収集項目以外の収集項目の測定値を収集するときの前記次回の収集周期範囲を、前記延長率だけ延長することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の負荷情報収集装置。
【請求項１０】
ネットワーク上に存在するネットワーク機器から収集する負荷情報の種類を示す収集項目毎に、前記収集項目の測定値と、前記測定値を収集した日時を示す収集日時とを含む前記負荷情報を記憶する記憶手段を備える負荷情報収集装置が、前記ネットワーク機器の負荷を示す前記負荷情報を収集する負荷情報収集方法において、
前記収集項目毎に、収集した前記負荷情報から全ての前記収集日時における最適な収集周期を示す第１の収集周期候補を算出し、前記収集日時と当該収集日時の次に前記測定値を収集した日時を示す次の収集日時との差である収集周期実績を算出し、前記第１の収集周期候補と前記収集周期実績との差に対する前記収集周期実績の比である範囲値とを算出し、前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを前記負荷情報に付加する第１の収集周期候補算出ステップと、
前記第１の収集周期候補算出ステップで付加した負荷情報から、現在の日付よりも前の収集日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを読み出して、当該第１の収集周期候補を第１の収集周期とする第１の収集周期決定ステップと、
前記収集項目毎に、前記負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する第２の収集周期候補算出ステップと、
前記収集項目毎に、前記第１の収集周期と前記第２の収集周期候補とのうちの周期が短い一方を次回の収集周期として判定し、当該次回の収集周期と、前記第１の収集周期決定手段が読み出した範囲値に当該次回の収集周期を乗じた値を当該次回の収集周期に加算した値とのうちの小さい方を最小周期とし、かつ、大きい方を最大周期とする次回の収集周期範囲を算出する次回の収集周期算出ステップと、
一の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲の前記最大周期に、前記一の収集項目より後に収集する他の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲が重なる場合、当該最大周期に前記一の収集項目と前記他の収集項目との前記測定値をあわせて収集し、前記他の収集項目における前記次回の収集周期範囲が重ならない場合、当該最大周期に前記一の収集項目の前記測定値を収集する負荷情報収集ステップと、を順じ実行することを特徴とする負荷情報収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク上に存在するルータ、スイッチ、サーバ装置等のネットワーク機器の負荷を示す負荷情報を収集する負荷情報収集装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ネットワーク機器のＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等のネットワーク機器の負荷を示す負荷情報を定期的に収集することにより、ユーザの増加等を原因として、ＣＰＵ、メモリ、インタフェース等のネットワーク機器のリソースが限界を超えそうなネットワーク機器を予想することが行われている。この予想に従って事前にネットワーク機器を増設する等の対策を講じることにより、ネットワーク機器のリソース不足を原因とするサービス品質の低下又はサービス停止等の不具合を予防することができる。
【０００３】
この定期的に負荷情報を収集する技術では、負荷情報の測定値の急激な変化を見逃さないために、収集周期を短い間隔で一定にする必要がある。しかし、収集周期を短い間隔で一定にすると、負荷情報収集装置の負荷が高くなり、早朝や深夜等の負荷情報の測定値の変化が乏しい時間でも、短い間隔で負荷情報を収集することになり、負荷情報収集装置のリソースを無駄使いすることになる。つまり、収集周期を一定間隔とする場合、適切な収集周期を設定することが、極めて難しい。
【０００４】
このような問題を回避するため、負荷情報を自動で定期的に収集する(ポーリングする)際に、収集周期を毎回動的に変更する技術が提案されている（非特許文献１参照）。例えば、非特許文献１に記載の技術は、収集した負荷情報をグラフ化し、一定期間の過去のグラフの値に対して離散フーリエ変換を適用して周波数成分を算出するものである。また、非特許文献１に記載の技術は、この周波数成分から周期を算出し、これら周期のうちの最も周期が短いもの(最小周期)を、次の収集周期とする。
【０００５】
グラフの値の変化が激しい場合、非特許文献１に記載の技術は、離散フーリエ変換によって算出する最小周期が短くなる。その結果、非特許文献１に記載の技術は、短い間隔でポーリングを実施することになり、より正確な負荷情報を収集することができる。一方、グラフの値の変化が乏しい場合、非特許文献１に記載の技術は、離散フーリエ変換によって算出する最小周期が長くなる。その結果、非特許文献１に記載の技術は、長い間隔でポーリングを実施することになり、ポーリング回数を低減させ、負荷情報収集装置のリソースを節約することができる。
【非特許文献１】Kiyohito YOSHIHARA,Keizo SUGIYAMA,Hiroki HORIUCHI,Sadao OBANA“Dynamic Polling Algorithm Based on Network Management information Values.”IEICE TFIANS.COMMUN.,VOL.82-B,NO.6 JUNE 1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、最小周期が長い場合、非特許文献１に記載の技術は、収集周期の間隔の最大値を制限しておらず、収集周期が長くなりすぎて、負荷情報の正確性に欠けるという問題がある。
【０００７】
また、非特許文献１に記載の技術は、現時点におけるグラフの値の変化が激しくなった場合、その変化に追従できずに、収集周期を短くするのが１周期分遅れるという問題がある。また、非特許文献１に記載の技術は、現時点におけるグラフの値の変化の激しさと無関係で、かつ、長期間で繰り返されるグラフのパターンや傾向（例えば、平日午前８時３０分から負荷情報収集装置のリソースが急増する等）を収集周期の予想に反映させることができない。つまり、非特許文献１に記載の技術は、過去の負荷情報の測定値の変動を収集周期の予想に反映させることができない。さらに、非特許文献１に記載の技術は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎の相関関係を考慮せずに、収集項目毎に個別に収集を行っているため、ポーリング回数が多くなり、負荷情報収集装置の負荷が高くなるという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、負荷を抑えつつ、正確な負荷情報を効率的に収集できる負荷情報収集装置及びその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するため、請求項１に記載の負荷情報収集装置は、ネットワーク上に存在するネットワーク機器の負荷を示す負荷情報を収集する負荷情報収集装置において、前記ネットワーク機器から収集する前記負荷情報の種類を示す収集項目毎に、前記収集項目の測定値と、前記測定値を収集した日時を示す収集日時とを含む前記負荷情報を記憶する記憶手段と、前記収集項目毎に、収集した前記負荷情報から全ての前記収集日時における最適な収集周期を示す第１の収集周期候補を算出し、前記収集日時と当該収集日時の次に前記測定値を収集した日時を示す次の収集日時との差である収集周期実績を算出し、前記第１の収集周期候補と前記収集周期実績との差に対する前記収集周期実績の比である範囲値とを算出し、前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを前記負荷情報に付加する第１の収集周期候補算出手段と、前記第１の収集周期候補算出手段が付加した負荷情報から、現在の日付よりも前の収集日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを読み出して、当該第１の収集周期候補を第１の収集周期とする第１の収集周期決定手段と、前記収集項目毎に、前記負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する第２の収集周期候補算出手段と、前記収集項目毎に、前記第１の収集周期と前記第２の収集周期候補とのうちの周期が短い一方を次回の収集周期として判定し、当該次回の収集周期と、前記第１の収集周期決定手段が読み出した範囲値に当該次回の収集周期を乗じた値を当該次回の収集周期に加算した値とのうちの小さい方を最小周期とし、かつ、大きい方を最大周期とする次回の収集周期範囲を算出する次回の収集周期算出手段と、一の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲の前記最大周期に、前記一の収集項目より後に収集する他の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲が重なる場合、当該最大周期に前記一の収集項目と前記他の収集項目との前記測定値をあわせて収集し、前記他の収集項目における前記次回の収集周期範囲が重ならない場合、当該最大周期に前記一の収集項目の前記測定値を収集する負荷情報収集手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、収集項目毎に、第１の収集周期候補算出手段によって、負荷情報に含まれる過去の全ての収集日時において、第１の収集周期候補と範囲値とを算出する。この収集項目としては、例えば、ネットワーク機器のＣＰＵの負荷を示すＣＰＵ使用率、ネットワーク機器のメモリの負荷を示すメモリ使用率、及び、ネットワーク機器の通信インタフェースの負荷を示すインタフェース使用率がある。また、負荷情報収集装置は、第１の収集周期決定手段によって、負荷情報から過去の測定値の変動を反映した第１の収集周期として読み出す。ここで、負荷情報の測定値の変動の傾向は、過去の負荷情報に関連性があるため、過去の負荷情報を読み出すことで、負荷情報収集装置は、第１の収集周期に過去の測定値の変動を反映することができる。また、負荷情報収集装置は、第２の収集周期候補算出手段によって、負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する。また、負荷情報収集装置は、次回の収集周期算出手段によって、第１の収集周期又は第２の収集周期候補のうちの周期が短い一方に次回の収集周期と判定し、次回の収集周期範囲を算出する。ここで、負荷情報収集装置は、第１の収集周期又は第２の収集周期候補の短い一方を次回の収集周期と判定するため、収集周期が長くなりすぎることを防止することができる。これによって、負荷情報収集装置は、負荷を抑えつつ、正確な負荷情報を効率的に収集することができる。
【００１１】
請求項２に記載の負荷情報収集装置は、前記第１の収集周期候補算出手段が、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、前記収集日時から前記次の収集日時までの前記グラフの傾きの絶対値を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が大きいほど短い周期の前記第１の収集周期候補を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が小さいほど長い周期の前記第１の収集周期候補を算出することを特徴とする。
【００１２】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、第１の収集周期候補算出手段によって、グラフの傾きの絶対値を算出するという極めて簡易な演算で、第１の収集周期候補を算出することができる。これによって、負荷情報収集装置は、演算処理の高速化を図ることができる。
【００１３】
請求項３に記載の負荷情報収集装置は、前記第１の収集周期候補算出手段が、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記次の収集日時までに含まれる変曲点の数を算出し、前記変曲点の数が多いほど短い周期の前記第１の収集周期候補を算出し、前記変曲点の数が少ないほど長い周期の前記第１の収集周期候補を算出することを特徴とする。
【００１４】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、第１の収集周期候補算出手段によって、グラフの変曲点を算出するという簡易な演算で、精度が高い第１の収集周期候補を算出することができる。これによって、負荷情報収集装置は、演算処理の高速化を図りつつ、より適切な収集周期を算出することができる。なお、変曲点とは、グラフにおいて、凹凸が変化する点である。
【００１５】
請求項４に記載の負荷情報収集装置は、前記第１の収集周期候補算出手段が、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記次の収集日時までの前記測定値を離散フーリエ変換して前記測定値の周波数成分を算出し、前記周波数成分毎に周期を算出して当該周期のうちの最短の周期を前記第１の収集周期候補とすることを特徴とする。
【００１６】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、第１の収集周期候補算出手段によって、離散フーリエ変換を用いるため、精度がより高い第１の収集周期候補を算出することができる。これによって、負荷情報収集装置は、最適な収集周期を算出することができる。
【００１７】
請求項５に記載の負荷情報収集装置は、前記第２の収集周期候補算出手段が、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、前記収集日時から当該収集日時の前に前記測定値を収集した日時を示す前の収集日時までの前記グラフの傾きの絶対値を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が大きいほど短い周期の前記第２の収集周期候補を算出し、前記グラフの傾きの絶対値が小さいほど長い周期の前記第２の収集周期候補を算出することを特徴とする。
【００１８】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、第２の収集周期候補算出手段によって、グラフの傾きの絶対値を算出するという極めて簡易な演算で第２の収集周期候補を算出することができる。これによって、負荷情報収集装置は、演算処理の高速化を図ることができる。
【００１９】
請求項６に記載の負荷情報収集装置は、前記第２の収集周期候補算出手段が、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記収集日時までに含まれる変曲点の数を算出し、前記変曲点の数が多いほど短い周期の前記第２の収集周期候補を算出し、前記変曲点の数が少ないほど長い周期の前記第２の収集周期候補を算出することを特徴とする。
【００２０】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、第２の収集周期候補算出手段によって、グラフの変曲点を算出するという簡易な演算で、精度が高い第２の収集周期候補を算出することができる。これによって、負荷情報収集装置は、演算処理の高速化を図りつつ、より適切な収集周期を算出することができる。
【００２１】
請求項７に記載の負荷情報収集装置は、前記第２の収集周期候補算出手段が、一方の軸が前記測定値及び他方の軸が前記収集日時であるグラフとして前記負荷情報を扱うと共に、当該グラフにおいて、過去の所定期間から前記収集日時までの前記測定値を離散フーリエ変換して前記測定値の周波数成分を算出し、前記周波数成分毎に周期を算出して当該周期のうちの最短の周期を前記第２の収集周期候補とすることを特徴とする。
【００２２】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、第２の収集周期候補算出手段によって、離散フーリエ変換を用いるため、精度がより高い第２の収集周期候補を算出することができる。これによって、負荷情報収集装置は、最適な収集周期を算出することができる。
【００２３】
請求項８に記載の負荷情報収集装置は、前記第１の収集周期決定手段が、前記第１の収集周期候補算出手段が付加した負荷情報から、現在の日付に対して前週以前の同曜日の収集日時又は前回の祝日の収集日時で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを読み出すことを特徴とする。
【００２４】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、測定値の変動の傾向に強い関連性を有する前週以前の同曜日又は前回の祝日の負荷情報を読み出すため、より適切な収集周期を算出することができる。
【００２５】
請求項９に記載の負荷情報収集装置は、前記記憶手段が、前記負荷情報に含まれる１以上の前記収集項目の測定値の閾値と、当該１以上の収集項目以外の収集項目の収集周期範囲の延長率とを有する相関情報を記憶し、前記次回の収集周期算出手段が、前記１以上の収集項目の測定値が当該１以上の収集項目の測定値の閾値以下の場合、前記１以上の収集項目以外の収集項目の測定値を収集するときの前記次回の収集周期範囲を、前記延長率だけ延長することを特徴とする。
【００２６】
かかる構成によれば、負荷情報収集装置は、相関情報に収集項目間の相関関係を自由に設定できることにより、相関関係を有する収集項目の次回の収集周期範囲をより延長し、負荷情報の収集に必要なリソースを削減し、負荷情報収集装置の負荷をより抑えることができる。
【００２７】
請求項１０に記載の負荷情報収集方法は、ネットワーク上に存在するネットワーク機器から収集する負荷情報の種類を示す収集項目毎に、前記収集項目の測定値と、前記測定値を収集した日時を示す収集日時とを含む前記負荷情報を記憶する記憶手段を備える負荷情報収集装置が、前記ネットワーク機器の負荷を示す前記負荷情報を収集する負荷情報収集方法において、前記収集項目毎に、収集した前記負荷情報から全ての前記収集日時における最適な収集周期を示す第１の収集周期候補を算出し、前記収集日時と当該収集日時の次に前記測定値を収集した日時を示す次の収集日時との差である収集周期実績を算出し、前記第１の収集周期候補と前記収集周期実績との差に対する前記収集周期実績の比である範囲値とを算出し、前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを前記負荷情報に付加する第１の収集周期候補算出ステップと、前記第１の収集周期候補算出ステップで付加した負荷情報から、現在の日付よりも前の収集日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における前記第１の収集周期候補と前記範囲値とを読み出して、当該第１の収集周期候補を第１の収集周期とする第１の収集周期決定ステップと、前記収集項目毎に、前記負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する第２の収集周期候補算出ステップと、前記収集項目毎に、前記第１の収集周期と前記第２の収集周期候補とのうちの周期が短い一方を次回の収集周期として判定し、当該次回の収集周期と、前記第１の収集周期決定手段が読み出した範囲値に当該次回の収集周期を乗じた値を当該次回の収集周期に加算した値とのうちの小さい方を最小周期とし、かつ、大きい方を最大周期とする次回の収集周期範囲を算出する次回の収集周期算出ステップと、一の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲の前記最大周期に、前記一の収集項目より後に収集する他の前記収集項目における前記次回の収集周期範囲が重なる場合、当該最大周期に前記一の収集項目と前記他の収集項目との前記測定値をあわせて収集し、前記他の収集項目における前記次回の収集周期範囲が重ならない場合、当該最大周期に前記一の収集項目の前記測定値を収集する負荷情報収集ステップと、を順じ実行することを特徴とする。
【００２８】
かかる手順によれば、負荷情報収集方法は、収集項目毎に、第１の収集周期候補算出ステップによって、負荷情報に含まれる過去の全ての収集日時において、第１の収集周期候補と範囲値とを算出する。また、負荷情報収集方法は、第１の収集周期決定ステップによって、負荷情報から過去の統計を反映した第１の収集周期として読み出す。ここで、負荷情報の測定値の変動の傾向は、過去の負荷情報に関連性があるため、過去の負荷情報を読み出すことで、負荷情報収集方法は、第１の収集周期に過去の測定値の変動を反映することができる。また、負荷情報収集装置は、第２の収集周期候補算出ステップによって、負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する。また、負荷情報収集方法は、次回の収集周期算出ステップによって、第１の収集周期又は第２の収集周期候補のうちの周期が短い一方に次回の収集周期と判定し、次回の収集周期範囲を算出する。ここで、負荷情報収集方法は、第１の収集周期又は第２の収集周期候補の短い一方を次回の収集周期と判定するため、収集周期が長くなりすぎることを防止することができる。これによって、負荷情報収集方法は、負荷を抑えつつ、正確な負荷情報を効率的に収集することができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、負荷を抑えつつ、正確な負荷情報を効率的に収集できる負荷情報収集装置及びその方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各実施形態において、同一の機能を有する手段及び部材には同一の符号を付し、説明を省略した。
【００３１】
［負荷情報収集システムの概略］
図１を参照して、本発明の実施形態に係る負荷情報収集装置を含む負荷情報収集システムの概略について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る負荷情報収集装置を含む負荷情報収集システムの概略を示す概略図である。負荷情報収集システムＺは、ネットワーク４上に存在するネットワーク機器２の負荷情報を、負荷情報収集装置１が収集するものである。図１に示すように、負荷情報収集システムＺは、負荷情報収集装置１と、スイッチ２ａ、ルータ２ｂ、サーバ装置２ｃ等のネットワーク機器２と、監視端末３とを備える。
【００３２】
具体的には、負荷情報収集システムＺは、例えば、ネットワーク４を介して、負荷情報収集装置１とスイッチ２ａとが接続され、スイッチ２ａにサーバ装置２ｃと監視端末３とが接続され、スイッチ２ａとルータ２ｂとが接続される。そして、負荷情報収集システムＺは、ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）又はＵＤＰ（User Datagram Protocol）等のプロトコルで、負荷情報収集装置１、スイッチ２ａ、ルータ２ｂ、サーバ装置２ｃ及び監視端末３が互いに通信することができる。ここで、ＴＣＰ又はＵＤＰを用いる場合、負荷情報収集システムＺは、例えば、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）によって、負荷情報収集装置１がネットワーク機器２の負荷情報を収集する。
【００３３】
負荷情報収集装置１は、ネットワーク機器２の負荷を示す負荷情報を収集するものである。ＳＮＭＰを用いる場合、負荷情報収集装置１は、ＳＮＭＰマネージャとしての機能を有する。また、負荷情報収集装置１は、収集した負荷情報に含まれる測定値を監視して、ネットワーク機器２で異常が発生した場合、警告及び収集した測定値に関する情報（収集結果）を監視端末３に出力しても良い。なお、負荷情報収集装置１の詳細は、後記する。
【００３４】
ネットワーク機器２は、ネットワーク４上に存在する機器であり、例えば、スイッチ２ａ、ルータ２ｂ及びサーバ装置２ｃがある。ＳＮＭＰを用いる場合、ネットワーク機器２は、ＳＮＭＰエージェントとしての機能を有すると共に、ＭＩＢ（Management Information base）に含まれるＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の情報を、収集項目の測定値として負荷情報収集装置１に送信する。
【００３５】
監視端末３は、負荷情報収集装置１からの警告及び収集結果を受信するものであり、例えば、一般的なパーソナルコンピュータ、又は、携帯電話等の携帯通信端末である。
【００３６】
ネットワーク４は、例えば、メタリックケーブル、光ファイバ等の有線通信網、又は、無線通信網等のネットワークである。なお、負荷情報収集装置１が適用可能なネットワーク構成は、図１に制限されない。
【００３７】
［負荷情報収集装置の構成］
図２を参照して、本発明の実施形態に係る負荷情報収集装置の構成について説明する。図２は、本発明の実施形態に係る負荷情報収集装置の構成を示すブロック図である。図２の負荷情報収集装置１は、入出力インタフェース１１と、通信インタフェース１２と、記憶手段２０と、演算手段３０とを備える。
【００３８】
入出力インタフェース１１は、キーボード、マウス等の入力装置９０と、ディスプレイ、モニタ等の表示装置９１とのインタフェースとなるものであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子、アナログＲＧＢ端子、ＲＳ−２３２Ｃ端子等の端子である。
【００３９】
通信インタフェース１２は、ネットワーク機器２と監視端末３とのインタフェースとなるものであり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）ポート等の端子である。
【００４０】
記憶手段２０は、負荷情報ファイル２１と、相関情報ファイル２２と、パラメータ情報ファイル２３とを記憶するものである。記憶手段２０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）で構成することができる。
【００４１】
負荷情報ファイル２１は、負荷情報を格納するものである。負荷情報は、ネットワーク機器２のＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎に、収集項目の測定値と、収集項目を収集した日時を示す収集日時とを含む。例えば、負荷情報は、ネットワーク機器２毎に、ＣＰＵ使用率の測定値及び収集日時と、メモリ使用率の測定値及び収集日時と、インタフェース使用率の測定値及び収集日時とを記憶する。
【００４２】
相関情報ファイル２２は、ネットワーク機器２毎に、負荷情報に含まれる１以上の収集項目の測定値の閾値と、この１以上の収集項目以外の収集項目の収集周期範囲の延長率とを有する相関情報を格納するものである。この相関情報は、後記する次回の収集周期算出手段３６が、次回の収集周期範囲を延長するときに用いる。なお、相関情報は、全てのネットワーク機器２について設定する必要はなく、測定値が後記する相関関係を有するネットワーク機器２についてのみ設定すれば良い。
【００４３】
ここで、図３を参照し、相関情報について説明する（適宜図２参照）。図３の相関情報は、閾値として、ＣＰＵ使用率及びメモリ使用率が１０％以下５％超えと定義され、これに対応して、インタフェース使用率の収集周期範囲の延長率が５％と定義される。また、この相関情報は、閾値として、ＣＰＵ使用率及びメモリ使用率が５％以下として定義され、これに対応して、インタフェース使用率の収集周期範囲の延長率が１０％と定義される。なお、相関情報は、任意の収集項目について、任意の閾値及び任意の延長率で予め設定しておく。以下、図２に戻り、説明を続ける。
【００４４】
パラメータ情報ファイル２３は、負荷情報収集装置１の各種処理に必要なパラメータ情報を格納するものである。このパラメータ情報は、例えば、ある年月日が平日又は祝日であるかを示すカレンダー情報を含む。なお、カレンダー情報は、予め設定しておく。また、このパラメータ情報は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎に、警告を行う閾値を示す警告閾値情報を含んでも良い。なお、警告閾値情報は、任意の閾値で予め設定しておく。
【００４５】
演算手段３０は、負荷情報収集装置１の各種処理に必要な演算を行うものであり、負荷情報解析手段３１と、周期算出手段３４と、負荷情報収集手段３７と、警告手段３８とを備える。
【００４６】
負荷情報解析手段３１は、記憶手段２０が記憶する負荷情報を解析するものであり、第１の収集周期候補算出手段３２と、第１の収集周期決定手段３３とを備える。
【００４７】
第１の収集周期候補算出手段３２は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎に、収集した負荷情報から全ての収集日時における最適な収集周期を示す第１の収集周期候補を算出するものである。なお、第１の収集周期候補算出手段３２が第１の収集周期候補を算出する３個の具体例について、その詳細は後記する。
【００４８】
また、第１の収集周期候補算出手段３２は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎に、その収集項目の測定値の収集日時とこの収集日時の次に測定値を収集した日時を示す次の収集日時との差である収集周期実績を算出する。そして、第１の収集周期候補算出手段３２は、下記の式（１）を用いて、第１の収集周期候補と収集周期実績との差に対する収集周期実績の比である範囲値を算出する。つまり、第１の収集周期候補算出手段３２は、負荷情報に含まれる過去の全データについて、収集周期実績と、範囲値とを算出する。
範囲値＝（第１の収集周期候補−収集周期実績）／収集周期実績・・・式（１）
【００４９】
さらに、第１の収集周期候補算出手段３２は、算出した第１の収集周期候補と算出した範囲値とを負荷情報に付加する。ここで、収集日時は、例えば、ネットワーク機器２の負荷情報と共に送信されるネットワーク機器２の現在日時を示す。
【００５０】
第１の収集周期決定手段３３は、第１の収集周期候補算出手段３２が付加した負荷情報から、現在の日付よりも前の収集日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して、第１の収集周期候補を第１の収集周期とするものである。
【００５１】
ここで、第１の収集周期決定手段３３は、記憶手段２０が記憶するカレンダー情報を参照し、現在の日付が祝日であるか否かを判定しても良い。そして、第１の収集周期決定手段３３は、現在の日付が祝日である場合、第１の収集周期候補算出手段３２が付加した負荷情報から、前回の祝日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して第１の収集周期としても良い。例えば、現在の日時が２００８年７月２１日（祝日、海の日）の１０時０分０秒の場合、第１の収集周期決定手段３３は、前回の祝日である２００８年５月５日（祝日、こどもの日）で、かつ、１０時０分０秒に最も近い収集日時における負荷情報から、第１の収集周期候補と範囲値とを読み出す。
【００５２】
一方、第１の収集周期決定手段３３は、現在の日付が祝日でない場合、第１の収集周期候補算出手段３２が付加した負荷情報から、現在の日付に対して前週同曜日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して第１の収集周期としても良い。例えば、現在の日時が２００８年７月２２日（平日、火曜日）の１０時０分０秒の場合、第１の収集周期決定手段３３は、前週火曜日である２００８年７月１５日で、かつ、１０時０分０秒に最も近い収集日時における負荷情報から、第１の収集周期候補と範囲値とを読み出す。
【００５３】
さらに、前週同曜日が祝日の場合、第１の収集周期決定手段３３は、現在の日付に対して前々週同曜日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して第１の収集周期としても良い。例えば、現在の日時が２００８年７月２８日（平日、月曜日）の１０時０分０秒の場合、第１の収集周期決定手段３３は、前週同曜日の２００８年７月２１日が祝日（海の日）であるため、前々週同曜日である２００８年７月１４日（平日、月曜日）で、かつ、１０時０分０秒に最も近い収集日時における負荷情報から、収集周期候補と範囲値とを読み出す。このように、第１の収集周期決定手段３３は、前週以前の同曜日が平日となる日まで遡って、第１の収集周期を決定すれば良い。
【００５４】
ここで、ネットワーク機器２の負荷情報の変動の傾向には、過去の曜日毎に日単位の関連性があると考えられる。つまり、多数のユーザを対象とするサービスの場合、統計的に、毎週の同曜日には、ユーザが同じようにサービスを利用する傾向が強いと考えられる。従って、第１の収集周期決定手段３３は、第１の収集周期に過去の測定値の変動を反映させていると言える。
【００５５】
周期算出手段３４は、収集周期を算出するものであり、第２の収集周期候補算出手段３５と、次回の収集周期算出手段３６とを備える。
【００５６】
第２の収集周期候補算出手段３５は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎に、負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出するものである。なお、第２の収集周期候補算出手段３５が第２の収集周期候補を算出する３個の具体例について、その詳細は後記する。
【００５７】
次回の収集周期算出手段３６は、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目毎に、第１の収集周期決定手段３３が読み出した第１の収集周期と、第２の収集周期候補算出手段３５が算出した第２の収集周期候補とのうちの周期が短い一方を次回の収集周期として判定するものである。ここで、次回の収集周期算出手段３６は、第１の収集周期又は第２の収集周期候補のうちの周期が短い一方を判定するのは、長すぎる収集周期を算出して測定値の急激な変動を見逃すことを防止するためである。
【００５８】
また、次回の収集周期算出手段３６は、第１の収集周期決定手段３３が読み出した範囲値にこの次回の収集周期を乗じた値をこの次回の収集周期に加算した値を算出する。そして、次回の収集周期算出手段３６は、この次回の収集周期と算出したこの値とのうちの小さい方を最小周期とし、かつ、大きい方を最大周期とする次回の収集周期範囲を算出する。これは、毎週同曜日には、同じような測定値の変動の傾向があるという前提により、同じ計算方法で収集周期を算出した場合には、この計算した収集周期が実際に決定した収集周期に対して、過去と同様のずれが発生すると考えられるためである。つまり、次回の収集周期範囲の最小周期から最大周期までの間に、最適な収集周期が含まれている可能性が高いためである。
【００５９】
例えば、次回の収集周期が３３０秒で、範囲値が正の値１０％（０．１）の場合、次回の収集周期算出手段３６は、次回の収集周期３３０秒に範囲値０．１を乗じた値３３を次回の収集周期３３０秒に加算する。つまり、この例では、次回の収集周期算出手段３６は、最小周期が３３０秒となり、かつ、最大周期が３６３秒となる次回の収集周期範囲を算出する。
【００６０】
また、例えば、次回の収集周期が３３０秒で、範囲値が負の値−１０％（−０．１）の場合、次回の収集周期算出手段３６は、次回の収集周期３３０秒に範囲値−０．１を乗じた値−３３を次回の収集周期３３０秒に加算、すなわち、次回の収集周期３３０秒からこの値３３を減算する。つまり、この例では、次回の収集周期算出手段３６は、最小周期が２９７秒となり、かつ、最大周期が３３０秒となる次回の収集周期範囲を算出する。
【００６１】
ここで、各ネットワーク機器２は、収集項目間に相関関係を有する場合がある。例えば、ＣＰＵ使用率及びメモリ使用率の少なくとも一方が低い場合、ネットワーク機器２は、インタフェースにトラヒックがそれほど流れず、インタフェース使用率が低いという相関関係がある。そこで、次回の収集周期算出手段３６は、ＣＰＵ使用率及びメモリ使用率の測定値の少なくとも一方が、相関情報に格納された閾値以下のとき、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲を、相関情報に格納された延長率だけ延長する。
【００６２】
例えば、図３の相関情報を例に説明する。ＣＰＵ使用率の測定値が１３％で、メモリ使用率の測定値が８％の場合、次回の収集周期算出手段３６は、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲を５％延長する。また、ＣＰＵ使用率の測定値が４％で、メモリ使用率の測定値が１１％の場合、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲を１０％延長する。ここで、ＣＰＵ使用率の測定値が４％で、メモリ使用率の測定値が８％と、両方の測定値が閾値以下となる場合がある。この場合、次回の収集周期算出手段３６は、相関情報で両方の測定値に対応する閾値のうち、より小さい値の延長率（ここでは、５％）を用いて、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲を延長する。なお、次回の収集周期算出手段３６は、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲の最小周期及び最大周期のそれぞれを、延長率だけ延長させる。
【００６３】
このように相関関係を有する場合、負荷情報収集装置１は、一の収集項目（例えば、ＣＰＵ使用率）における次回の収集周期範囲を延長すると、次に負荷情報を収集する時間が長くなり、負荷情報の収集に必要なリソースを削減し、負荷情報収集装置の負荷をより抑えることができる。さらに、この次回の収集周期範囲に、他の収集項目（例えば、メモリ使用率）における次回の収集周期範囲が重なることが多くなり、負荷情報収集装置１は、１回でより多くの収集項目の測定値を収集でき、収集効率を向上させることができる。なお、前記した相関関係を有さない場合、負荷情報収集装置１は、次回の収集周期範囲を延長しなくとも良い。
【００６４】
負荷情報収集手段３７は、次回の収集周期算出手段３６が算出した一の収集項目における次回の収集周期範囲の最大周期に、負荷情報を収集するものである。また、負荷情報収集手段３７は、収集した負荷情報を記憶手段２０に記憶させても良い。なお、負荷情報収集手段３７は、次回の収集周期範囲を算出した収集項目の測定値を収集することは言うまでもない。
【００６５】
また、負荷情報収集手段３７は、ＳＮＭＰを用いる場合、次回の収集周期算出手段３６が算出した次回の収集周期範囲の最大周期に、ネットワーク機器２が負荷情報を負荷情報収集装置１に送信することをリクエストしても良い（ＳＮＭＰのＧｅｔ  Ｒｅｑｕｅｓｔ）。この場合、負荷情報収集手段３７は、このリクエストに、対象となるネットワーク機器２のＩＰ（Internet Protocol）アドレス又はホスト名等のＩＤと、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、インタフェース使用率等の収集項目を示すＯＩＤ（Object ID）とを含めてネットワーク機器２に送信する。そして、負荷情報収集手段３７は、ネットワーク機器２からのレスポンスを受信し、ＯＩＤで示される収集項目をこのレスポンスから読み出して負荷情報に書き込む。その後、負荷情報収集手段３７は、次の収集周期を次回の収集周期算出手段３６に問い合わせる。
【００６６】
ここで、負荷情報収集手段３７は、一の収集項目の測定値を収集する際、同一のネットワーク機器２に対して、より多くの他の収集項目の測定値を収集できるようにする。具体的には、負荷情報収集手段３７は、同一のネットワーク機器２において、一の収集項目における次回の収集周期範囲に他の収集項目における次回の収集周期範囲が重なる場合、一の収集項目と他の収集項目との測定値をあわせて収集する。つまり、負荷情報収集手段３７は、一の収集項目と他の収集項目とを１回のリクエストに含める。
【００６７】
一方、負荷情報収集手段３７は、一の収集項目における次回の収集周期範囲の最大周期に、他の収集項目における次回の収集周期範囲が重ならない場合、この最大周期に一の収集項目の測定値を収集する。
【００６８】
警告手段３８は、負荷情報収集手段３７が収集した収集項目の測定値が、警告閾値情報の閾値以上の場合に警告を出力するものである。例えば、警告手段３８は、入出力インタフェース１１を介して、ネットワーク機器２を識別するＩＤ（例えば、ホスト名、ＩＰアドレス）と、収集項目の測定値と、その測定値が異常であることを示すメッセージとを含む警告ウインドウを表示装置９１に出力して警告する。また、例えば、警告手段３８は、通信インタフェース１２を介して、ネットワーク機器２のＩＤと、収集項目の測定値と、その測定値が異常であることを示すメッセージとを監視端末３に送信して警告する。これによって、監視端末３は、ネットワーク機器２の遠隔監視が可能となる。なお、警告手段３８は、測定値が、警告閾値情報の閾値以下の場合に警告を出力するとしても良い。
【００６９】
以下、図４、図５、図６を参照し、第１の収集周期候補算出手段３２が第１の収集周期候補を算出する具体例について順次説明する（適宜図２参照）。なお、ここでは、ＣＰＵ使用率を例に説明するが、第１の収集周期候補算出手段３２は、ＣＰＵ使用率以外のメモリ使用率等の収集項目についても、同様に算出する。
【００７０】
＜第１の収集周期候補の算出の第一例：グラフの傾き＞
図４は、本発明の実施形態における第１の収集周期候補の算出の第一例を説明する図である。なお、図４では、縦軸（一方の軸）が測定値としてのＣＰＵ使用率であり、横軸（他方の軸）が収集日時である。また、図４では、収集日時をｔ１とし、次の収集日時をｔ２とし、収集日時ｔ１におけるＣＰＵ使用率をｘ１とし、次の収集日時ｔ２におけるＣＰＵ使用率をｘ２とする。
【００７１】
第１の収集周期候補算出手段３２は、図４のグラフにおいて、一の収集日時ｔ１から次の収集日時ｔ２までのグラフの傾きの絶対値を算出する。つまり、第１の収集周期候補算出手段３２は、下記の式（２）でグラフの傾きの絶対値を算出する。
グラフの傾きの絶対値＝｜（ｘ２−ｘ１）／（ｔ２−ｔ１）｜・・・式（２）
【００７２】
このとき、第１の収集周期候補算出手段３２は、グラフの傾きの絶対値が大きいほど、測定値の変動が激しいので、短い周期の第１の収集周期候補を算出する。また、第１の収集周期候補算出手段３２は、グラフの傾きの絶対値が小さいほど長い周期の第１の収集周期候補を算出する。
【００７３】
＜第１の収集周期候補の算出の第二例：グラフの変曲点＞
図５は、本発明の実施形態における第１の収集周期候補の算出の第二例を説明する図である。なお、図５では、縦軸（一方の軸）が収集項目としてのＣＰＵ使用率であり、横軸（他方の軸）が収集日時である。また、図５では、次の収集日時をｔ２とし、過去の所定期間をｒ１とし、変曲点を黒丸で示した。
【００７４】
第１の収集周期候補算出手段３２は、図５のグラフにおいて、過去の所定期間ｒ１（例えば、１０分）から次の収集日時ｔ２までに含まれる変曲点の数を算出する。ここで、第１の収集周期候補算出手段３２は、例えば、過去の所定期間ｒ１から次の収集日時ｔ２までに含まれる一の収集日時の測定値と、次の収集日時ｔ２の測定値との差分を算出し、その差分のプラス・マイナスが変わった箇所を変曲点とする。例えば、図５のグラフでは、第１の収集周期候補算出手段３２は、変曲点の数を３個として算出する。なお、過去の所定期間ｒ１は、収集項目の測定値を収集する回数（例えば、１０回）としても良い。
【００７５】
このとき、第１の収集周期候補算出手段３２は、変曲点の数が多いほど、測定値の変動が激しいので、短い周期の第１の収集周期候補を算出する。また、第１の収集周期候補算出手段３２は、変曲点の数が少ないほど長い周期の第１の収集周期候補を算出する。
【００７６】
＜第１の収集周期候補の算出の第三例：離散フーリエ変換＞
図６は、本発明の実施形態における第１の収集周期候補の算出の第三例を説明する図であり、（ａ）は負荷情報のグラフを示し、（ｂ）は測定値に応じた複数の周期を示す概念図である。なお、図６では、縦軸（一方の軸）が測定値としてのＣＰＵ使用率であり、横軸（他方の軸）が収集日時である。また、図６では、過去の所定期間をｒ１とし、次の収集日時をｔ２とする。
【００７７】
第１の収集周期候補算出手段３２は、図６（ａ）のグラフにおいて、過去の所定期間ｒ１（例えば、１０分）から次の収集日時ｔ２までの測定値を離散フーリエ変換する。なお、過去の所定期間ｒ１は、収集項目の測定値を収集する回数（例えば、１０回）としても良い。
【００７８】
この場合、第１の収集周期候補算出手段３２は、図６（ｂ）に示すように、測定値の周波数成分を算出し、この周波数成分毎に周期を算出する。ここでは、第１の収集周期候補算出手段３２は、下記の式（３）より周期を算出する。
周期＝１／（２×周波数）・・・式（３）
【００７９】
そして、第１の収集周期候補算出手段３２は、この周期のうちの最短の周期を第１の収集周期候補とする。例えば、図６（ｂ）において、上段の波の周期が６００秒、中段の波の周期が４５０秒及び下段の波の周期が３００秒の場合、第１の収集周期候補算出手段３２は、最短となる下段の波の周期（例えば、３００秒）を第１の収集周期候補とする。
【００８０】
以下、第２の収集周期候補算出手段３５が第２の収集周期候補を算出する具体例について順次説明する（適宜図２参照）。
【００８１】
＜第２の収集周期候補の算出の第一例：グラフの傾き＞
第２の収集周期候補算出手段３５は、図４と同様に、収集日時から、収集日時の前に測定値を収集する日時を示す前の収集日時までのグラフの傾きの絶対値を算出する。このとき、第２の収集周期候補算出手段３５は、グラフの傾きの絶対値が大きいほど、測定値の変動が激しいので、短い周期の第２の収集周期候補を算出する。また、第２の収集周期候補算出手段３５は、グラフの傾きの絶対値が小さいほど長い周期の第２の収集周期候補を算出する。
【００８２】
＜第２の収集周期候補の算出の第二例：グラフの変曲点＞
第２の収集周期候補算出手段３５は、図５と同様に、過去の所定期間ｒ１（例えば、１０分）から収集日時までに含まれる変曲点の数を算出する。このとき、第２の収集周期候補算出手段３５は、変曲点の数が多いほど、測定値の変動が激しいので、短い周期の第２の収集周期候補を算出する。また、第２の収集周期候補算出手段３５は、変曲点の数が少ないほど長い周期の第２の収集周期候補を算出する。なお、過去の所定期間ｒ１は、収集項目の測定値を収集する回数（例えば、１０回）としても良い。
【００８３】
＜第２の収集周期候補の算出の第三例：離散フーリエ変換＞
第２の収集周期候補算出手段３５は、図６（ａ）と同様に、過去の所定期間ｒ１（例えば、１０分）から収集日時までの測定値を離散フーリエ変換して測定値の周波数成分を算出する。そして、第２の収集周期候補算出手段３５は、図６（ｂ）と同様に、この周波数成分毎に周期を算出してこの周期のうちの最短の周期を第２の収集周期候補とする。なお、過去の所定期間ｒ１は、収集項目の測定値を収集する回数（例えば、１０回）としても良い。
【００８４】
［負荷情報収集装置の動作］
以下、図７を参照し、図２の負荷情報収集装置の動作について説明する。図７は、図２の負荷情報収集装置の動作を示すフローチャートである（適宜図２参照）。
【００８５】
負荷情報収集装置１は、第１の収集周期候補算出手段３２によって、収集項目毎に、収集した負荷情報から全ての収集日時における最適な収集周期を示す第１の収集周期候補を算出する。ここで、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期候補算出手段３２によって、前記したように、グラフの傾きの絶対値を算出、グラフの変曲点の数を算出又は離散フーリエ変換を実行して、第１の収集周期候補を算出する。
【００８６】
また、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期候補算出手段３２によって、収集項目毎に、収集日時とこの収集日時の次に測定値を収集した日時を示す次の収集日時との差である収集周期実績を算出する。そして、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期候補算出手段３２によって、第１の収集周期候補と収集周期実績との差に対する収集周期実績の比である範囲値を算出する。さらに、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期候補算出手段３２によって、算出した第１の収集周期候補と算出した範囲値とを負荷情報に付加する（ステップＳ１）。
【００８７】
ステップＳ１の処理に続いて、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期決定手段３３によって、第１の収集周期候補算出手段３２が付加した負荷情報から、現在の日付よりも前の収集日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して、第１の収集周期候補を第１の収集周期とする。
【００８８】
ここで、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期決定手段３３によって、現在の日付が祝日であるか否かを判定しても良い。そして、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期決定手段３３によって、現在の日付が祝日である場合、負荷情報から、前回の祝日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して第１の収集周期としても良い。
【００８９】
一方、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期決定手段３３によって、現在の日付が祝日でない場合、負荷情報から、現在の日付に対して前週同曜日で、かつ、その時刻が現在の時刻に最も近い収集日時における第１の収集周期候補と範囲値とを読み出して第１の収集周期としても良い（ステップＳ２）。
【００９０】
ステップＳ２の処理に続いて、負荷情報収集装置１は、第２の収集周期候補算出手段３５によって、収集項目毎に、負荷情報の変動傾向から予測される現在の日時における最適な収集周期を示す第２の収集周期候補を算出する。ここで、負荷情報収集装置１は、第２の収集周期候補算出手段３５によって、前記したように、グラフの傾きの絶対値を算出、グラフの変曲点の数を算出又は離散フーリエ変換を実行して、第２の収集周期候補を算出する（ステップＳ３）。
【００９１】
ステップＳ３の処理に続いて、負荷情報収集装置１は、次回の収集周期算出手段３６によって、収集項目毎に、第１の収集周期決定手段３３が読み出した第１の収集周期と、第２の収集周期候補算出手段３５が算出した第２の収集周期候補とのうちの周期が短い一方を次回の収集周期として判定する。また、負荷情報収集装置１は、次回の収集周期算出手段３６によって、この次回の収集周期と、第１の収集周期決定手段３３が読み出した範囲値にこの次回の収集周期を乗じた値をこの次回の収集周期に加算した値とのうちの小さい方を最小周期とし、かつ、大きい方を最大周期とする次回の収集周期範囲を算出する（ステップＳ４）。
【００９２】
前記した相関関係を有する場合、ステップＳ４の処理に続いて、負荷情報収集装置１は、次回の収集周期算出手段３６によって、負荷情報に含まれる１以上の収集項目の測定値がこの１以上の収集項目の測定値の閾値以下の場合、１以上の収集項目以外の収集項目の測定値を収集するときの次回の収集周期範囲を、延長率だけ延長する（ステップＳ５）。
【００９３】
ステップＳ５の処理に続いて、負荷情報収集装置１は、負荷情報収集手段３７によって、次回の収集周期算出手段３６が算出した一の収集項目における次回の収集周期範囲の最大周期に、負荷情報を収集する。ここで、負荷情報収集装置１は、負荷情報収集手段３７によって、一の収集項目における次回の収集周期範囲の最大周期に、一の収集項目より後に収集する他の収集項目における次回の収集周期範囲が重なる場合、この最大周期に一の収集項目と他の収集項目との測定値をあわせて収集する。一方、負荷情報収集装置１は、負荷情報収集手段３７によって、一の収集項目における次回の収集周期範囲の最大周期に、他の収集項目における次回の収集周期範囲が重ならない場合、この最大周期に一の収集項目の測定値を収集する（ステップＳ６）。なお、図７では、ステップＳ６の処理の後に動作を終了するが、負荷情報収集装置１は、ネットワーク機器２の負荷情報の測定値を収集する間、ステップＳ６の処理が終了したらステップＳ１の処理に戻り、これらの処理を繰り返しても良い。
【００９４】
なお、本発明の各実施形態では、負荷情報収集装置１を独立した装置として説明したが、一般的なコンピュータを、負荷情報収集装置１の前記した各手段として機能させるプログラムによって動作させることもできる。このプログラムは、通信回線を介して配布しても良く、ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリ等の記録媒体に書き込んで配布しても良い。
【００９５】
なお、本発明の各実施形態では、収集項目として、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率及びインタフェース使用率を例に説明したが、収集項目はこれに限定されない。ＳＮＭＰを用いる場合、負荷情報収集装置１は、ネットワーク機器２のＭＩＢに格納された収集項目を収集できる。例えば、ネットワーク機器２がファイルサーバである場合、負荷情報収集装置１は、パーティション使用率を示すＯＩＤを指定することで、パーティション使用率の測定値を収集し、ファイルサーバのハードディスクの空き容量を監視することができる。
【実施例】
【００９６】
以下、図８〜図１１を参照し、図２の負荷情報収集装置１が次回の収集周期を算出する具体例を説明する（適宜図２参照）。なお、ここでは、図３の相関情報が設定されている。
【００９７】
第１の収集周期候補算出手段３２は、第１の収集周期候補を３３０秒と算出する。また、第１の収集周期候補算出手段３２は、例えば、前週の同曜日の５時０分０秒にＣＰＵ使用率を収集したときの収集周期実績を３００秒と算出する。そして、第１の収集周期候補算出手段３２は、第１の収集周期候補と収集周期実績との差を範囲値として算出する。この範囲値は、例えば、１０％となる（式（４）参照）。以上の結果を、図８に示す。
範囲値＝（３３０−３００）／３００＝０．１＝１０％・・・式（４）
【００９８】
第１の収集周期決定手段３３は、前週の同曜日の５時０分０秒における第１の収集周期候補を読み出す。ここで、前週の同曜日の５時０分０秒における第１の収集周期候補が３３０秒であることから、負荷情報収集装置１は、第１の収集周期を３３０秒とする。
第２の収集周期候補算出手段３５は、第２の収集周期候補を３６０秒と算出する。
【００９９】
次回の収集周期算出手段３６は、第１の収集周期（３３０秒）と第２の収集周期候補（３６０秒）とを比較し、周期が短い第１の収集周期を次回の収集周期とする。そして、次回の収集周期算出手段３６は、次回の収集周期（３３０秒）に範囲値（０．１）を乗じた値（３３）を算出し、この値（３３）を次回の収集周期（３３０秒）に加算した値（３６３）を求める。そして、次回の収集周期算出手段３６は、次回の収集周期（３３０）とこの値（３６３）とのうちの小さい方を最小周期（３３０）とし、かつ、大きい方を最大周期（３６３）とする。これによって、次回の収集周期算出手段３６は、次回の収集周期範囲を３３０秒（最小周期）〜３６３秒（最大周期）と算出する。このとき、ネットワーク機器２のＣＰＵ使用率は、２３％であった。以上の結果を、図９に示す。
【０１００】
ここで、次回の収集周期範囲を算出した時点における、同一のネットワーク機器２の全収集項目の前回の収集時刻、次回の収集周期範囲及び次回の収集時刻を図１０に示す。また、図１１は、図１０をタイムチャートで示した図である。
【０１０１】
図１１に示すように、ＣＰＵ使用率の次回の収集時刻（前回の収集時刻５時０分０秒に次回の収集周期範囲の最大周期３６３秒を加えた時刻）は、５時６分３秒である。そして、５時６分３秒に、収集周期が重なる収集項目は、メモリ使用率である。つまり、負荷情報収集手段３７は、５時６分３秒に、ＣＰＵ使用率とメモリ使用率とのそれぞれを収集項目としてリクエストに含める。一方、負荷情報収集手段３７は、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲が５時６分３秒に重ならないため、このリクエストの収集項目にインタフェース使用率を含めない。
【０１０２】
ここで、５時６分３秒において、負荷情報収集手段３７が、ＣＰＵ使用率の測定値を７％、メモリ使用率の測定値を６％と測定したとする。この場合、次回の収集周期算出手段３６は、ＣＰＵ使用率の測定値及びメモリ使用率の測定値が１０％以下で５％を超えるため、インタフェース使用率の次回の収集周期範囲を５％延長する。具体的には、次回の収集周期算出手段３６は、４５０秒〜４９４秒であるインタフェース使用率の次回の収集周期範囲を、４７３秒〜５１９秒に延長する。これによって、インタフェース使用率の次回の収集時刻は、５時７分２３秒〜５時８分９秒となる。なお、負荷情報収集装置１は、前記した各処理において、四捨五入して演算する。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本発明の実施形態に係る負荷情報収集装置を含む負荷情報収集システムの概略を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態に係る負荷情報収集装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例における相関情報を示す図である。
【図４】本発明の実施形態における第１の収集周期候補の算出の第一例を説明する図である。
【図５】本発明の実施形態における第１の収集周期候補の算出の第二例を説明する図である。
【図６】本発明の実施形態における第１の収集周期候補の算出の第三例を説明する図であり、（ａ）は負荷情報のグラフを示し、（ｂ）は測定値に応じた複数の周期を示す概念図である。
【図７】図２の負荷情報収集装置の動作を示すフローチャートである
【図８】本発明の実施例における第１の収集周期候補等の算出結果を示す図である。
【図９】本発明の実施例における次回の収集周期範囲等の算出結果を示す図である。
【図１０】本発明の実施例におけるＣＰＵ使用率、メモリ使用率及びインタフェース使用率の次回の収集周期範囲等の算出結果を示す図である。
【図１１】図１０をタイムチャートで示した図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１    負荷情報収集装置
２    ネットワーク機器
２ａ  スイッチ
２ｂ  ルータ
２ｃ  サーバ装置
３    監視端末
４    ネットワーク
１１  入出力インタフェース
１２  通信インタフェース
２０  記憶手段
２１  負荷情報ファイル
２２  相関情報ファイル
２３  パラメータ情報ファイル
３０  演算手段
３１  負荷情報解析手段
３２  第１の収集周期候補算出手段
３３  第１の収集周期決定手段
３４  周期算出手段
３５  第２の収集周期候補算出手段
３６  次回の収集周期算出手段
３７  負荷情報収集手段
３８  警告手段
Ｚ    負荷情報収集システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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